vingtième siècle

Quelle malédiction a frappé l’Occident pour qu’au terme de son essor il ne produise que ces hommes d’affaires, ces épiciers, ces combinards aux regards nuls et aux sourires atrophiés, que l’on rencontre partout, en Italie comme en France, en Angleterre de même qu’en Allemagne ? Est-ce à ces dégénérés que devait aboutir une civilisation aussi délicate, aussi complexe ? Peut-être fallait-il en passer par là, par l’abjection, pour pouvoir imaginer un autre genre d’hommes. 

Auteur: Cioran Emil Michel

Info: Histoire et utopie, éditions Gallimard, 1960

[ décadence ]

architecture sonore

Jusque-là  la musique n'a jamais eu un "sens" au-delà de la valeur immédiate et exquise du motif sonore en lui-même, sa "signification" est simplement constituée par son substrat  émotionnel. Elle ne pourra jamais évoquer directement le monde objectif ou la "nature de l'existence" mais pourrait engendrer une attitude émotionnelle complexe qui conviendrait à certaines caractéristiques du monde objectif ou de l'univers dans son ensemble.

Auteur: Stapledon William Olaf

Info: Sirius (1944), chapitre IX Sirius et la religion.

[ hypothèse ] [ prospective ] [ transposition ]

nourrisson

Neige gigota entre mes mains lorsque je la soulevai, les joues rouges, impatiente et prête à plier le monde à sa volonté. Je la tendis à sa mère. Elle téta bruyamment, concentrée sur sa tâche complexe : manger. Comme c’est beau, un bébé et sa mère encore liés alors que la vie crée la vie, une personne en devient deux – un processus presque achevé à la naissance, et pourtant la véritable indépendance prend des années.

Auteur: Burke Sue

Info: Semiosis

[ émerveillement ]

mots inexistants

Ni absolu, ni relatif ; ni abstrait ni concret ; ni confus ni complexe ; ni adéquat, que chérira Spinoza, mais en latin ; ni virtuel qu’emploiera Chapelain, mais aux alentours de 1660 ; ni insoluble, intentionnel, intrinsèque, inhérent, occulte, primitif, sensitif, tous mots du XVIIIe siècle ; ni transcendantal qui ornera vers 1698 les périodes de Bossuet : aucun de ces mots, que je cite au hasard, d’après les dictionnaires et Brunot, n’appartient au vocabulaire des hommes du XVIe siècle ; disons, pour fixer les idées, au plus riche de tous, au vocabulaire de Rabelais.

Encore ne sont-ce là que des adjectifs. Quelques adjectifs. Mais les substantifs ? Combien manquent à l’appel ? Ni causalité ni régularité ; ni concept ni critère ; ni condition ; avant la Logique de Port-Royal, ni analyse ni synthèse liées l’une à l’autre ; ni déduction (qui ne signifie encore que narration), ni induction qui ne naîtra qu’au XIXe siècle ; ni non plus intuition qui prendra vie chez Descartes et chez Leibniz ; ni coordination ou classification, "ce mot barbare forgé depuis peu", écrit encore en 1787 le Dictionnaire de Féraud : aucun de ces mots courants, de ces mots dont, pour philosopher, nous ne saurions vraiment nous passer, ne figure non plus dans le vocabulaire des contemporains de Rabelais. Ils n’ont même pas de terme pour exprimer ce que, depuis le milieu du XVIIe siècle seulement, on s’est avisé d’appeler système [...] ; le Rationalisme lui-même, pour commencer, le Rationalisme dont le baptême ne se fera, très tard, qu’au XIXe iècle ; le Déisme qui ne commencera guère sa carrière avant Bossuet, un de ses premiers usagers ; le Théisme que le XVIIIe siècle avancé empruntera un instant aux Anglais ; le Panthéisme dont, au temps de la Régence, on ira chercher le nom chez Toland ; le Matérialisme, qui attendra Voltaire (1734), La Mettrie et l’Encyclopédie pour conquérir droit de cité ; le Naturalisme lui-même, qui apparaît en 1752 seulement, dans le Dictionnaire de Trévoux et, avant, ans La Mettrie (1748), le Fatalisme qui, lui aussi, se trouve dans La Mettrie, cependant que le roman de Diderot ne pourra lancer fataliste qu’à partir de 1796 ; le Déterminisme, ce tard venu, ce Kantien ; l’Optimisme (Trévoux, 1752) et le Pessimisme, son contradicteur : mais les pessimistes n’entreront qu’en 1835 dans le Dictionnaire de l’Académie, et le Pessimisme paraîtra encore plus tard ; le Scepticisme qui, avec Diderot, commence à remplacer le vieux Pyrrhonisme, fils de Balzac et cher à Pascal ; le Fidéisme qui ne sortira qu’en 1838 d’un conflit de théologiens. Et combien d’autres : Idéalisme (Trévoux), Stoïcisme (La Bruyère), Quiétisme (Nicole, Bossuet), Puritanisme (Bossuet), etc.

Auteur: Febvre Lucien

Info: "Le problème de l'incroyance au 16e siècle", éditions Albin Michel, Paris, 1968, pages 329-330

[ apparition ] [ outillage philosophique ] [ historique ] [ diachronie ]

data élagage

IA : Cette technique oubliée du 18e siècle rend le Deep Learning inutile

Et si le deep learning devenait inutile au développement de l’intelligence artificielle ? Cette technique oubliée du 18e siècle pourrait le remplacer.

Jusqu’à maintenant, le deep learning ou l’apprentissage profond est présenté comme un processus essentiel au développement de l’intelligence artificielle. Il consiste à entraîner les grands modèles de langage (LLM) avec un énorme volume de données. Mais des chercheurs finlandais avancent que le deep learning pourrait devenir inutile.

Ces chercheurs font partie d’une équipe de l’université de Jyväskylä qui effectue des travaux sur les techniques de développement de l’intelligence artificielle. Ils ont publié le mois dernier, dans la revue Neurocomputing, un papier intéressant sur une ancienne méthode mathématique du 18e siècle.

Cette technique est plus simple et plus performante que l’apprentissage profond, défendent les auteurs dans leur papier. Notons que cette conclusion constitue l’aboutissement de six années de recherche.

Il faut que le deep learning devienne inutile…

Le deep learning s’apparente aux techniques d’intelligence artificielle exploitant massivement des données et des ressources informatiques. Celles-ci servent à entraîner des réseaux neuronaux pour avoir des LLM. Rappelons que ces derniers se trouvent au cœur des IA génératives comme le populaire Chat-GPT.

Mais il ne faut pas croire que l’apprentissage profond est infaillible. Le volume des données à traiter en fait une méthode complexe et souvent sujette à des erreurs. Cela impacte significativement les performances des modèles génératifs obtenus.

En effet, la complexité du deep learning se retrouve dans la structure d’un LLM (large miodèle de langage). Cela peut instaurer une boîte noire sur le mécanisme du modèle IA. Dans la mesure où son fonctionnement n’est pas maîtrisé, les performances ne seront pas au rendez-vous. L’opacité du mécanisme IA peut même exposer à des risques.

Des modèles IA performants sans deep learning

L’équipe de l’université de Jyväskylä travaille ainsi depuis six ans sur l’amélioration des procédés d’apprentissage profond. Leurs travaux consistaient notamment à explorer la piste de la réduction des données. L’objectif est de trouver un moyen pratique pour alimenter les LLM sans pour autant les noyer de données.

Les auteurs de la recherche pensent avoir trouvé la solution dans les applications linéaire et non-linéaire. Il s’agit d’un concept mathématique dont le perfectionnement a eu lieu du 17e au 18e siècle. Celui-ci s’appuie principalement sur la combinaison des fonctions et des équations différentielles.

Les applications linéaire et non-linéaire permettent ainsi de générer un nouvel ordre de modèles de langage. Il en résulte des LLM avec une structure beaucoup moins complexe. Par ailleurs, son fonctionnement ne requiert pas un énorme volume de données. Cela n’a pourtant aucun impact négatif sur la performance.

Les mathématiques du 18e siècle pour moderniser l’IA…

L’importance de l’intelligence artificielle dans la technologie moderne augmente rapidement. La compréhension et la vraie maîtrise des grands modèles de langage deviennent indispensables. Les chercheurs finlandais pensent que leur nouvelle méthode peut résoudre certains problèmes en lien avec le développement de l’intelligence artificielle.

En effet, plus le développement de l’IA sera simple et transparent, il sera davantage facile d’envisager son utilisation éthique. L’accent est également mis sur la dimension écologique du nouveau procédé. Des LLM plus simples requièrent beaucoup moins de ressources informatiques et sont moins énergivores.

Néanmoins, les chercheurs craignent le scepticisme des actuels principaux acteurs de l’IA. "Le deep learning occupe une place si importante dans la recherche, le développement de l’intelligence artificielle (…) Même si la science progresse, la communauté elle-même peut se montrer réticente au changement", explique l’un des auteurs de la recherche.

Auteur: Internet

Info: https://www.lebigdata.fr/, Magloire 12 octobre 2023

[ limitation de la force brute ] [ vectorisation sémantique ] [ émondage taxonomique ]